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Enregistrement W2551069776 · doi:10.1038/ncomms13390

The pangenome of an agronomically important crop plant Brassica oleracea

2016· article· en· W2551069776 sur OpenAlexaff
Agnieszka A. Golicz, Philipp E. Bayer, Guy C. Barker, Patrick P. Edger, Hye Ran Kim, Paula Andrea Martinez, Chon‐Kit Kenneth Chan, Anita A. Severn‐Ellis, W. Richard McCombie, Isobel A. P. Parkin, Andrew H. Paterson, J. Chris Pires, Andrew Sharpe, Haibao Tang, Graham R. Teakle, Christopher D. Town, Jacqueline Batley, David Edwards

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensNational Research Council CanadaPlant Biotechnology InstituteSaskatchewan Research Council (Canada)Agriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesDivision of Integrative Organismal SystemsNational Cancer InstituteAustralian Research CouncilBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilNational Science FoundationUniversity of QueenslandQueensland University of TechnologyMonash UniversityUniversity of Technology SydneyAustralian GovernmentDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK GovernmentGriffith UniversityQueensland Cyber Infrastructure FoundationNational Computational InfrastructureGovernment of Western Australia
Mots-clésBrassica oleraceaBiologyGeneGlucosinolateBrassicaceaeBrassicaGeneticsGenomeBrassica rapaCropBotanyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an increasing awareness that as a result of structural variation, a reference sequence representing a genome of a single individual is unable to capture all of the gene repertoire found in the species. A large number of genes affected by presence/absence and copy number variation suggest that it may contribute to phenotypic and agronomic trait diversity. Here we show by analysis of the Brassica oleracea pangenome that nearly 20% of genes are affected by presence/absence variation. Several genes displaying presence/absence variation are annotated with functions related to major agronomic traits, including disease resistance, flowering time, glucosinolate metabolism and vitamin biosynthesis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations570
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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